Gouverner par des instruments Low-Tech en Anthropocène : quels potentiels face au scénario de gouvernementalité éco-algorithmique ?
Bibliographic record
Abstract
Quelle sera la place de la technique et particulièrement du numérique dans le pilotage de la reconstruction écologique ? Le xxi e siècle sera-t-il le cadre d’une controverse inédite entre d’une part les tenants d’une gouvernementalité éco-algorithmique et, d’autre part, les tenants d’une démocratie participative par assemblées délibératives ? Autrement dit, le système de gouvernement lui-même pourrait-il devenir l’objet d’un débat sur ses formes High-Tech ou Low-Tech ? Allons-nous vivre une confrontation inédite entre l’algorithme et le plan, entre l’apprentissage machine et la conception collective ? Après avoir présenté le scénario prospectif et hypothétique d’une gouvernementalité éco-algorithmique à l’échelle mondiale de l’effet rebond par les géants du web, cet article explore le potentiel des instruments de gouvernement Low-Tech pour répondre aux limites, aux failles et aux impossibilités de ce scénario.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".